1. 索引

1.1 索引概述

MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示 :

左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。

一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具。

1.2 索引优势劣势

优势

1） 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。

2） 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。

劣势

1） 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。

2） 虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

1.3 索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引：

• BTREE 索引 ： 最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
• HASH 索引：只有Memory引擎支持 ， 使用场景简单 。
• R-tree 索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
• Full-text （全文索引） ：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。
  MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持
  | 索引 | InnoDB引擎 | MyISAM引擎 | Memory引擎 |
  | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |
  | BTREE索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
  | HASH 索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
  | R-tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
  | Full-text | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为 索引。

1.3.1 BTREE 结构

BTree又叫多路平衡搜索树，一颗m叉的BTree特性如下：

• 树中每个节点最多包含m个孩子。
• 除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子。
• 若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。
• 所有的叶子节点都在同一层。
• 每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1

以5叉BTree为例，key的数量：公式推导[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1。所以 2 <= n <=4 。当n>4时，中间节点分裂到父节点，两边节点分裂。

插入 C N G A H E K Q M F W L T Z D P R X Y S 数据为例。

演变过程如下：

1). 插入前4个字母 C N G A

2). 插入H，n>4，中间元素G字母向上分裂到新的节点

3). 插入E，K，Q不需要分裂

4). 插入M，中间元素M字母向上分裂到父节点G

5). 插入F，W，L，T不需要分裂

6). 插入Z，中间元素T向上分裂到父节点中

7). 插入D，中间元素D向上分裂到父节点中。然后插入P，R，X，Y不需要分裂

8). 最后插入S，NPQR节点n>5，中间节点Q向上分裂，但分裂后父节点DGMT的n>5，中间节点M向上分裂

到此，该BTREE树就已经构建完成了， BTREE树 和 二叉树 相比， 查询数据的效率更高， 因为对于相同的数据量来说，BTREE的层级结构比二叉树小，因此搜索速度快。

1.3.2 B+TREE 结构

B+Tree为BTree的变种，B+Tree与BTree的区别为：

1). n叉B+Tree最多含有n个key，而BTree最多含有n-1个key。

2). B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列。

3). 所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分。

由于B+Tree只有叶子节点保存key信息，查询任何key都要从root走到叶子。所以B+Tree的查询效率更加稳定。

1.3.3 MySQL中的B+Tree

MySql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。

MySQL中的 B+Tree 索引结构示意图:

1.4 索引分类

1） 单值索引 ：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

2） 唯一索引 ：索引列的值必须唯一，但允许有空值

3） 复合索引 ：即一个索引包含多个列

1.5 索引语法

索引在创建表的时候，可以同时创建， 也可以随时增加新的索引。

准备环境:

create database demo_01 default charset=utf8mb4;

use demo_01;

CREATE TABLE `city` (
  `city_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `city_name` varchar(50) NOT NULL,
  `country_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`city_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `country` (
  `country_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `country_name` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`country_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(1,'西安',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(2,'NewYork',2);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(3,'北京',1);
insert into `city` (`city_id`, `city_name`, `country_id`) values(4,'上海',1);

insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(1,'China');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(2,'America');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(3,'Japan');
insert into `country` (`country_id`, `country_name`) values(4,'UK');

1.5.1 创建索引

语法 ：

CREATE 	[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]  INDEX index_name 
[USING  index_type]
ON tbl_name(index_col_name,...)

index_col_name : column_name[(length)][ASC | DESC]

示例 ： 为city表中的city_name字段创建索引 ；

​

1.5.2 查看索引

语法：

show index  from  table_name;

示例：查看city表中的索引信息；

1.5.3 删除索引

语法 ：

DROP  INDEX  index_name  ON  tbl_name;

示例 ： 想要删除city表上的索引idx_city_name，可以操作如下：

1.5.4 ALTER命令

1). alter  table  tb_name  add  primary  key(column_list); 

	该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL
	
2). alter  table  tb_name  add  unique index_name(column_list);
	
	这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）
	
3). alter  table  tb_name  add  index index_name(column_list);

	添加普通索引， 索引值可以出现多次。
	
4). alter  table  tb_name  add  fulltext  index_name(column_list);
	
	该语句指定了索引为FULLTEXT， 用于全文索引

1.6 索引设计原则

​ 索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。

• 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
• 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
• 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
• 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
• 利用最左前缀，N个列组合而成的组合索引，那么相当于是创建了N个索引，如果查询时where子句中使用了组成该索引的前几个字段，那么这条查询SQL可以利用组合索引来提升查询效率。
• 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。
• 对于 InnoDB存储引擎的表，记录默认会按照一定的顺序保存，如果有明确定义的主键，则按照主键顺序保存。如果没有主键，但是有唯一索引，那么就是按照唯一索引的顺序保存。如果既没有主键又没有唯一索引，那么表中会自动生成一个内部列，按照这个列的顺序保存。按照主键或者内部列进行的访问是最快的，所以InnoDB表尽量自己指定主键，当表中同
  时有几个列都是唯一的，都可以作为主键的时候，要选择最常作为访问条件的列作为主键，提高查询的效率。另外，还需要注意，InnoDB 表的普通索引都会保存主键的键值，所以主键要尽可能选择较短的数据类型，可以有效地减少索引的磁盘占用，提高索引的缓存效果。

创建复合索引:
  CREATE INDEX idx_name_email_status ON tb_seller(NAME,email,STATUS);
 
  就相当于
  	对name 创建索引 ;
  	对name , email 创建了索引 ;
  	对name , email, status 创建了索引 ;

2. 存储引擎

2.1 存储引擎概述

和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。

​存储引擎就是存储数据，建立索引，更新查询数据等等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的，而不是基于库的。所以存储引擎也可被称为表类型。

​Oracle，SqlServer等数据库只有一种存储引擎。MySQL提供了插件式的存储引擎架构。所以MySQL存在多种存储引擎，可以根据需要使用相应引擎，或者编写存储引擎。

​MySQL5.0支持的存储引擎包含 ： InnoDB 、MyISAM 、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎是非事务安全表。

可以通过指定 show engines ， 来查询当前数据库支持的存储引擎 ：

创建新表时如果不指定存储引擎，那么系统就会使用默认的存储引擎，MySQL5.5之前的默认存储引擎是MyISAM，5.5之后就改为了InnoDB。

查看Mysql数据库默认的存储引擎 ， 指令 ：

show variables like '%storage_engine%' ；

2.2 各种存储引擎特性

下面重点介绍几种常用的存储引擎， 并对比各个存储引擎之间的区别， 如下表所示 ：

下面我们将重点介绍最长使用的两种存储引擎： InnoDB、MyISAM ， 另外两种 MEMORY、MERGE ， 了解即可。

2.2.1 InnoDB

​InnoDB存储引擎是Mysql的默认存储引擎。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

InnoDB存储引擎不同于其他存储引擎的特点 ：

事务控制

create table goods_innodb(
	id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	name varchar(20) NOT NULL,
    primary key(id)
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;

start transaction;

insert into goods_innodb(id,name)values(null,'Meta20');

commit;

测试，发现在InnoDB中是存在事务的 ；

外键约束

​MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB ， 在创建外键的时候， 要求父表必须有对应的索引 ， 子表在创建外键的时候， 也会自动的创建对应的索引。

​下面两张表中 ， country_innodb是父表 ， country_id为主键索引，city_innodb表是子表，country_id字段为外键，对应于country_innodb表的主键country_id 。

create table country_innodb(
	country_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    country_name varchar(100) NOT NULL,
    primary key(country_id)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

create table city_innodb(
	city_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    city_name varchar(50) NOT NULL,
    country_id int NOT NULL,
    primary key(city_id),
    key idx_fk_country_id(country_id),
    CONSTRAINT `fk_city_country` FOREIGN KEY(country_id) REFERENCES country_innodb(country_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


insert into country_innodb values(null,'China'),(null,'America'),(null,'Japan');
insert into city_innodb values(null,'Xian',1),(null,'NewYork',2),(null,'BeiJing',1);

在创建索引时， 可以指定在删除、更新父表时，对子表进行的相应操作，包括 RESTRICT、CASCADE、SET NULL 和 NO ACTION。

• RESTRICT和NO ACTION相同， 是指限制在子表有关联记录的情况下， 父表不能更新；
• CASCADE表示父表在更新或者删除时，更新或者删除子表对应的记录；
• SET NULL 则表示父表在更新或者删除的时候，子表的对应字段被SET NULL 。

针对上面创建的两个表， 子表的外键指定是ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE 方式的， 那么在主表删除记录的时候， 如果子表有对应记录， 则不允许删除， 主表在更新记录的时候， 如果子表有对应记录， 则子表对应更新 。

表中数据如下图所示 ：

外键信息可以使用如下两种方式查看 ：

show create table city_innodb ;

删除country_id为1 的country数据：

delete from country_innodb where country_id = 1;

更新主表country表的字段 country_id :

update country_innodb set country_id = 100 where country_id = 1;

更新后， 子表的数据信息为 ：

存储方式

InnoDB 存储表和索引有以下两种方式 ：

①. 使用共享表空间存储， 这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中， 数据和索引保存在 innodb_data_home_dir 和 innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。

②. 使用多表空间存储， 这种方式创建的表的表结构仍然存在 .frm 文件中，但是每个表的数据和索引单独保存在 .ibd 中。

2.2.2 MyISAM

​MyISAM 不支持事务、也不支持外键，其优势是访问的速度快，对事务的完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表 。有以下两个比较重要的特点：

不支持事务

create table goods_myisam(
	id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	name varchar(20) NOT NULL,
    primary key(id)
)ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8;

通过测试，我们发现，在MyISAM存储引擎中，是没有事务控制的 ；

文件存储方式

每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其文件名都和表名相同，但拓展名分别是 ：

.frm (存储表定义)；

.MYD(MYData , 存储数据)；

.MYI(MYIndex , 存储索引)；

2.2.3 MEMORY

​Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm ，该文件中只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。MEMORY 类型的表访问非常地快，因为他的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引 ， 但是服务一旦关闭，表中的数据就会丢失。

2.2.4 MERGE

MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，MERGE表本身并没有存储数据，对MERGE类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。

​对于MERGE类型表的插入操作，是通过INSERT_METHOD子句定义插入的表，可以有3个不同的值，使用FIRST 或 LAST 值使得插入操作被相应地作用在第一或者最后一个表上，不定义这个子句或者定义为NO，表示不能对这个MERGE表执行插入操作。

可以对MERGE表进行DROP操作，但是这个操作只是删除MERGE表的定义，对内部的表是没有任何影响的。

下面是一个创建和使用MERGE表的示例 ：

1）. 创建3个测试表 order_1990, order_1991, order_all , 其中order_all是前两个表的MERGE表 ：

create table order_1990(
	order_id int ,
	order_money double(10,2),
	order_address varchar(50),
	primary key (order_id)
)engine = myisam default charset=utf8;

create table order_1991(
	order_id int ,
	order_money double(10,2),
	order_address varchar(50),
	primary key (order_id)
)engine = myisam default charset=utf8;

create table order_all(
	order_id int ,
	order_money double(10,2),
	order_address varchar(50),
	primary key (order_id)
)engine = merge union = (order_1990,order_1991) INSERT_METHOD=LAST default charset=utf8;

2）. 分别向两张表中插入记录

insert into order_1990 values(1,100.0,'北京');
insert into order_1990 values(2,100.0,'上海');

insert into order_1991 values(10,200.0,'北京');
insert into order_1991 values(11,200.0,'上海');

3）. 查询3张表中的数据。

order_1990中的数据 ：

order_1991中的数据 ：

order_all中的数据 ：

​

4） 往order_all中插入一条记录 ，由于在MERGE表定义时，INSERT_METHOD 选择的是LAST，那么插入的数据会想最后一张表中插入。

insert into order_all values(100,10000.0,'西安')；

2.3 存储引擎的选择

​在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。以下是几种常用的存储引擎的使用环境。

• InnoDB : 是Mysql的默认存储引擎，用于事务处理应用程序，支持外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询以外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。InnoDB存储引擎除了有效的降低由于删除和更新导致的锁定， 还可以确保事务的完整提交和回滚，对于类似于计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统，InnoDB是最合适的选择。
• MyISAM ： 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
• MEMORY：将所有数据保存在RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，可以提供几块的访问。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果。
• MERGE：用于将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表的大小限制，并且通过将不同的表分布在多个磁盘上，可以有效的改善MERGE表的访问效率。这对于存储诸如数据仓储等VLDB环境十分合适。